package com.heima.kafka.boot.stream;

import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.TimeWindows;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;

/**
 * 流式处理的配置类
 */
@Configuration
public class KafkaStreamForCount {

    //流式计算方法
    @Bean
    public KStream<String,String> kstream(StreamsBuilder streamsBuilder){
        //1.接收kafka中的消息内容,
        KStream<String, String> kStream = streamsBuilder.stream("boot_stream_topic");

        //2.进行流式计算
        kStream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<?>>() {
            /**
             *    遍历应用
             *    参数值value就是发送的每一个消息内容
             *    第一次发送的是 hello itcast
             *    第二次发送的是 hello kafka
             */
            @Override
            public Iterable<?> apply(String value) {
                System.out.println("消息内容:"+value);
                return Arrays.asList(value.split(" "));
            }
        })
                /**
                 * 分组函数，key表示的是生产者发送的消息的key
                 * value就是遍历之后的key,消息内容，拆分之后，["hello","itcast","kafka","hello"]
                 */
                .groupBy((key,value)-> value )
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))// 每10s去统计一次
                .count()//求和计算
                .toStream()//从ktable类型转化成kstream
                /**
                 * 此时的key还是每个消息内容，比如hello   或者kafka
                 * value 此时是求和之后的结果数字，比如 1 ，或者2
                 * 统计计算之后的结果，然后准备发送给消息者
                 */
                .map((key, value) -> {
                    System.out.println("处理之后的key:"+key.key().toString()+",处理之后的value:"+value.toString());
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());
                })
                //3.发送消息给Kafka
                .to("boot-consumer-topic");
                return kStream;
    }
}
